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ディープラーニングから次世代のAIである“進化的機械学習”へ

ディープラーニングから次世代のAIである“進化的機械学習”へ

～AI技術の業務への導入・活用・商品化の方法について～
東京都 開催 会場 開催
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概要

本セミナーでは、機械学習の考え方・種類・特徴・基礎手法・ディープラーニングの原理・特徴・課題など、基礎から産業応用までをやさしく解説いたします。

開催日

  • 2018年2月27日(火) 10時30分 ～ 16時30分

受講対象者

  • 機械学習の応用分野に関連する技術者、研究者
    • 画像処理
    • 信号処理
    • 医療福祉
    • スポーツ分野
    • セキュリティ (監視カメラ、警備、防犯)
    • ロボット
    • コンピュータビジョン
    • 異常行動検出、異常領域検出
    • 統計
    • 経済学 など
  • 機械学習、パターン認識分野の技術者、研究者
  • これから機械学習、パターン認識に携わる技術者、開発者
  • 機械学習で課題を抱えている方

プログラム

　現在注目されている人工知能、特に深層学習 (ディープラーニング) に代表される統計的機械学習は高性能ですが万能ではなく、業務で利用する際には、処理がブラックボックスになり人手で調整できない、膨大な数の学習データが必要であるなどの問題があります。
　これらをどのように解決し、AIをどのように会社の業務で利用したら良いかについて、理論的な説明は最小限に留め、AIを業務で利用するという観点から、直感的で分かり易く解説します。

  1. 人工知能と機械学習
    1. 人工知能の変遷と将来展望
    2. 機械学習の種類と特徴
    3. 統計的機械学習から進化的機械学習へ
  2. 統計的機械学習の方法論とその特徴
    1. 教師あり/なし学習とその代表的な手法
    2. 神経回路網の原理と学習法
    3. 深層学習 (ディープラーニング) の基礎
    4. 深層学習 (ディープラーニング) の問題点
  3. 進化的機械学習の方法論とその特徴
    1. 進化的機械学習とは?
    2. 進化計算法の原理とその改良手法
    3. 進化的機械学習の特徴
  4. 統計的・進化的機械学習の利用例
    1. 非破壊検査のための画像処理の自動構築
    2. 特徴量の進化的最適化による画像認識
    3. 人の違和感検知を応用した異常検知
    4. 画像処理回路の全自動構築
    5. 任意の機能を実現できる進化型神経回路網
    6. 時系列信号の変動予測と投資戦略の構築
    7. 機械・ロボット群の最適制御
    8. ごく最近の応用例
  5. 機械学習の業務応用
    1. 機械学習の導入における課題
    2. AI技術の導入方法
  6. まとめ
    • 質疑応答
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講師

  • 長尾 智晴 氏
    横浜国立大学 大学院 環境情報学府・研究院 情報メディア環境学専攻
    教授
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会場

品川区立総合区民会館 きゅりあん

4F 第1特別講習室

東京都 品川区 東大井5丁目18-1
品川区立総合区民会館 きゅりあんの地図
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主催

サイエンス＆テクノロジー 株式会社
お支払い方法、キャンセルの可否は、必ずお申し込み前にご確認をお願いいたします。

お問い合わせ

本セミナーに関するお問い合わせは tech-seminar.jpのお問い合わせからお願いいたします。
(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様
: 42,750円 (税別) / 46,170円 (税込)
複数名
: 22,500円 (税別) / 24,300円 (税込)

複数名同時受講の割引特典について

  • 2名様以上でお申込みの場合、
    1名あたり 22,500円(税別) / 24,300円(税込) で受講いただけます。
    • 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 42,750円(税別) / 46,170円(税込)
    • 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 45,000円(税別) / 48,600円(税込)
    • 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 67,500円(税別) / 72,900円(税込)
  • 受講者全員が会員登録をしていただいた場合に限ります。
  • 同一法人内(グループ会社でも可)による複数名同時申込みのみ適用いたします。
  • 受講券、請求書は、代表者にご郵送いたします。
  • 請求書および領収書は1名様ごとに発行可能です。
    申込みフォームの通信欄に「請求書1名ごと発行」と記入ください。
  • 他の割引は併用できません。
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